Impacto da computorização no emprego em Portugal

Abstract

O avanço tecnológico nunca foi tão rápido como hoje em dia. Porém, no passado, as máquinas e os equipamentos eram complementares à atividade humana, tendo sido introduzidas de modo a aumentar a sua produtividade. Porém, com o advento e desenvolvimento da robótica foi e é possível substituir o humano na sua atividade em grande medida. Existem vários estudos que visam encontrar o risco de automatização das ocupações em vários países, mas para o caso de Portugal a literatura é escassa. Assim sendo, o principal objetivo deste estudo é verificar o quão sensíveis são os trabalhadores perante o risco da automação, recorrendo às estimativas constantes no estudo de Frey e Osborne (2017) adaptadas ao sistema de Classificação Portuguesa da Profissões, considerando as suas características demográficas e das empresas onde trabalham, recorrendo para tal a um modelo clássico da regressão linear. Os resultados indicam que 61,30% dos empregos em Portugal têm um risco de automatização maior ou igual a 70%, analisando o impacto tecnológico direto nas ocupações. Para além disso, observando as características dos trabalhadores, verifica-se que as mulheres, jovens, empregados com habilitações literárias baixas e com rendimentos reduzidos apresentam maior exposição ao risco, assim como as pessoas que trabalham em empresas privadas e multinacionais de grandes dimensões.

Technological advancement has never been so exponential as it is today. However, in the past machineries complemented human activity and were introduced in order to increase productivity. The advent and development of robotics made it possible to completely substitute human labour power. There are several studies that aim to find the risk of automatization of occupations across the world, but they are scarce in Portugal. Thus, the first objective of this study is to verify how susceptible workers are to the risk of computerization, according to their demographical characteristic and place of work using the classical linear regression model. Secondly, reproduce the Frey and Osborne (2017) study to verify how susceptible the occupation is to the automatization in Portugal, adapting to the Portuguese Classification system of Occupation. As the results show, 61.30% of all jobs in Portugal present risks higher or equal than 70% of being replaced by a computer. Nevertheless, looking at the characteristics of the workers, we see that women, young people, employees with low level of educational attainment and low income are more exposed to that risk, as well as those who work in large private and multinational companies.